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国家自然科学基金(61261023)

作品数:10 被引量:30H指数:3
相关作者:覃团发常侃郑嘉利黄庆欢韦冬雪更多>>
相关机构:广西大学中国科学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金广西壮族自治区自然科学基金广西壮族自治区科学研究与技术开发计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 10篇中文期刊文章

领域

  • 5篇电子电信
  • 5篇自动化与计算...

主题

  • 4篇压缩感知
  • 4篇感知
  • 3篇图像
  • 2篇视频
  • 2篇视频图像
  • 2篇视频图像处理
  • 2篇图像处理
  • 2篇碰撞
  • 2篇全变分
  • 2篇最小化
  • 2篇防碰撞
  • 2篇防碰撞算法
  • 2篇变分
  • 2篇RFID
  • 1篇的字
  • 1篇多叉树
  • 1篇学习算法
  • 1篇运动补偿时域...
  • 1篇增强型
  • 1篇人脸

机构

  • 9篇广西大学
  • 1篇中国科学院

作者

  • 7篇覃团发
  • 5篇常侃
  • 3篇郑嘉利
  • 2篇唐振华
  • 2篇韦冬雪
  • 2篇黄庆欢
  • 1篇万海斌
  • 1篇邢杰
  • 1篇倪光南
  • 1篇邓林
  • 1篇张智勇

传媒

  • 3篇电讯技术
  • 1篇电视技术
  • 1篇数据采集与处...
  • 1篇计算机应用与...
  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇The Jo...
  • 1篇无线通信

年份

  • 1篇2016
  • 5篇2015
  • 4篇2013
10 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于残差重构的分布式视频压缩感知
2013年
为了改进分布式视频压缩感知方案的性能,提出了一种基于残差重构的分布式视频压缩感知方案。该方案在编码端逐帧独立进行测量,在解码端依靠视频信号的时域相关性提升重构信号质量。首先,对关键帧独立进行重构;其次,利用已重构关键帧做运动估计/运动补偿以生成非关键帧的边信息;接下来,对边信息采用与编码端相同的测量矩阵进行测量并计算测量残差值;最后,采用全变分最小化重构残差信号值并将其与边信息相加生成最终的重构图像。实验结果表明,在相同采样率下,与已有的分布式视频压缩感知方案相比,提出的方案可获得2.8 dB以上的峰值信噪比增益。
常侃覃团发唐振华
关键词:压缩感知边信息
Tree-based backoff protocol for fast RFID tag identification被引量:12
2013年
This paper proposes a tree-based backoff (TBB) protocol that reduces the number of iterations implemented in the procedure of tag collision arbitration in radio frequency identification (RFID) systems. This is achieved by employing the following mechanisms: one is send the request command iteratively to all tags in the interrogation zone until a single tag is identified. The other is backward to the parent node instead of root node to obtain the request parameters and send the request command again until all tags are identified. Compared with the traditional tree-based protocol, on average, simulated results show that the TBB protocol reduces the number of the iterations by 72.3% and the identification delay by 58.6% and achieves the goal of fast tag identification.
ZHENG Jia-liQIN Tuan-faNI Guang-nan
基于多重假设的视频压缩感知分层重建被引量:5
2013年
为了改进视频压缩感知方案的性能,提出了一种基于多重假设的视频压缩感知分层重建方案。该重建方案以图像组为单位进行,首先对关键帧进行空域多重假设预测和残差重建;接下来对图像组中的每个非关键帧分配重建层级,并按照由低至高的顺序逐层重建;每个非关键帧的重建过程逐块进行,需要其参考帧中的时域假设预测集合及当前帧中的空域假设预测集合来对每个图像块做混合多重假设预测,并通过求解全变分最小化问题进行残差重建。实验结果表明,在相同采样率下,与已有的视频压缩感知方案相比,本文方案可以获得质量更高的重建图像。
常侃覃团发唐振华
关键词:压缩感知
适用于彩色图像人脸识别的字典学习算法
2016年
现有的基于稀疏表示的人脸识别算法在识别前需要将彩色人脸图像转换成灰度人脸图像,这样虽然提高了运算速度,但忽视了不同色彩通道数据本身所包含的信息及它们之间的相关性。为了利用不同通道间相关性,基于标签一致的K奇异值分解(LC-KSVD)字典学习算法,提出了一种适用于彩色图像人脸识别的字典学习算法。该算法将RGB通道数据顺序排列成列向量,并在稀疏编码的环节中,对正交匹配追踪(OMP)算法的内积计算准则进行修正,以此提高字典原子的色彩表达能力。在彩色人脸数据库上进行实验,结果表明:所提出的字典学习算法能够有效地提高识别率。
施静兰常侃张智勇覃团发
关键词:彩色图像人脸识别字典学习
一种自适应采样率视频压缩感知方案被引量:2
2015年
为了进一步提高视频压缩感知方案的重构图像质量,提出了一种新的自适应采样方案。在该方案中,根据不同图像块的稀疏度自适应分配采样率。在对各图像块分类判决时,首先判断图像块在离散余弦变换域的稀疏度,其次结合该图像块与其参考帧之间的时域相关性,确定图像块的分类。实验结果表明,与现有的自适应采样率分配方案相比,该算法可获得0.5 dB左右的峰值信噪比增益。
左觅文常侃施静兰覃团发
关键词:视频图像处理压缩感知稀疏度
捕获效应下基于反馈机制的RFID防碰撞算法被引量:3
2015年
提出一种捕获效应下基于反馈机制的RFID防碰撞算法(CEFB)。算法分三个阶段:标签分组阶段、组内分维识别阶段和反馈识别阶段。CEFB有效解决识别初期标签之间产生过多碰撞问题,通过对标签进行分维识别,加快对碰撞节点的处理,提高识别速度。同时,CEFB避免因捕获效应和信道干扰等因素影响,存在标签漏读的情况,提高标签识别率。理论分析和仿真结果表明,CEFB的性能优于其他常用的标签防碰撞算法。
韦冬雪郑嘉利黄庆欢
关键词:防碰撞
基于空时相关性的变采样率分块视频压缩感知被引量:2
2013年
现有的基于自适应采样率的分块视频压缩感知方案通常根据时域相关性大小将图像块分为不同种类块,并分别分配不同采样率。这种采样率分配方式对分类判决阈值较为敏感,导致图像分类判决结果不可靠。针对此问题,在对图像块分类判决中综合运用空域-时域相关性,以提高图像块分类判决结果的可靠性。首先根据时域相关性利用阈值对当前图像块进行初次分类;其次利用空域相关性对初次分类结果进行校正,确定最终分类判决结果。与现有变采样率方案相比,提出的方案可获得2 dB左右的峰值信噪比增益。
左觅文常侃施静兰覃团发
关键词:视频图像处理压缩感知空域相关性变采样率
一种分层次B帧双向预测直接模式
2015年
分层次B帧是一种基于闭环运动补偿的时域可伸缩性视频编码,其特点是解码重构后的B帧可作为参考帧。针对分层次B帧的特点,提出一种新的B帧双向预测直接模式。通过挖掘相邻帧间的时域相关性,利用B帧作为参考帧时的前后向运动矢量进行时域缩放,精细当前块在直接模式下的运动矢量精度。仿真实验证明,该方法相对于传统的编码方式,编码性能增益平均提高0.46 d B。
郑嘉利倪光南覃团发
关键词:运动补偿时域滤波
基于网络编码姿态监控体域网的容错性
2015年
由加速度传感器构成的姿态监控体域网被广泛应用于医学、运动等领域,其需要具备较高的通信可靠性,因此,姿态监控体域网的容错性是需要解决的关键问题之一。网络编码的冗余可以作为一种非常有效的错误恢复机制,在非常低的计算和硬件成本下大大提高姿态监控体域网的可靠性。本文提出在源节点和在中继节点进行网络编码的两种错误恢复机制。仿真实验结果表明采用网络编码后的网络纠错能力能提高90%左右,并且在单个中继出现失效的情况下,采用中继节点编码的网络仍然具有较好的错误恢复能力。
邢杰覃团发蒙云番万海斌
关键词:加速度传感器网络编码
基于搜索树的增强型RFID防碰撞算法被引量:7
2015年
针对RFID系统中采用多叉树搜索时存在空闲时隙、对碰撞节点处理缓慢等不足,提出一种基于搜索树的增强型RFID防碰撞算法。新算法利用读写器检测相邻碰撞位的个数,在搜索过程中不断自适应调整子二叉树的分配个数,综合选择无空时隙八叉树或四叉树或二叉树搜索方式。为消除多叉树搜索中产生的空闲时隙,阅读器先发送一个获取前缀命令确定标签前缀。理论分析和仿真结果表明,新算法的性能优于其他常用的标签防碰撞算法,大幅度减少了搜索总时隙数,降低了标签功耗,提高了系统搜索效率。
韦冬雪郑嘉利黄庆欢邓林
关键词:RFID防碰撞多叉树
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